Cortex-M3 的存储系统架构与传统的 ARM 处理器有很大的区别。 Cortex-M3 处理器采用哈佛（ Harvard）结构，拥有独立的指令总线（ I-Code）与数据总线（ D-Code）。具有以下新特性：1. 存储器映射是预定义的，它规定了存储器访问所使用的总线。访问不同的存储设备时，处理器可对访问速度进行优化。2. Cortex-M3 的存储系统支持位带操作，可对存储器和外设的位数据
Kubernetes (K8S) 是一种开源的容器编排平台，用于自动化容器的部署、扩展和管理。在实际的开发中，使用K8S可以让我们更方便地构建、部署和管理容器化的应用程序。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用K8S实现一个简单的聊天应用。
整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
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在Linux系统中，缓存（Cache）是用于提高文件系统性能的一种存储机制。系统会将经常访问的数据保存在缓存中，以便快速访问。手动清理Linux的缓存通常指的是清空页面缓存（page cache）和/或目录项缓存（dentries and inodes）。手动清理缓存可以通过以下命令完成：sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches # 清空页面缓存
sy
raceroute 类似于 ping 命令，但是提供了更详细的信息输出，它跟踪从原点到目标系统的路由。 当你连接到某个远程系统时，数据会经过几个中间节点（比如你的路由器，ISP路由等等）的传输。traceroute 一般为系统管理员或者网络管理员用于对网络进行故障排除。**在 Linux 中安装 traceroute **在大多数 Linux 发行版中，tr
前 言本指导文档适用开发环境：Windows开发环境：Windows 7 64bit、Windows 10 64bitLinux开发环境：Ubuntu18.04.4 64bit虚拟机：VMware15.5.5进行本文档操作前，请先按照调试工具安装、Linux开发环境搭建相关文档，安装SecureCRT串口调试终端、VMware虚拟机等相关软件。本文档主要提供评估板的硬件资源测试方法。无特殊说明情况
背景ZStack所聚焦的IaaS，作为云计算里的底座基石，能够更好的实现物理资源隔离，以及服务器等硬件资源的统一管理，为上层大数据、深度学习Tensorflow等业务提供了稳定可靠的基础环境。近年来，云计算发展探索出了有别于传统虚拟化、更贴近于业务的PaaS型服务，该类型依赖于docker实现，如K8S等典型的容器云，可以直接从镜像商店下载封装好业务软件的镜像，更加快捷地实现业务部署。此外，GPU
至此 ChatGLM3就演示完了，效果还是不错的说。比之前版本好太多了，我还会继续关注它的。它也可以通过Web api，清华ChatGLM3-6B大模型对中文支持度还是蛮高的。
一、和chatglm3通信，基于chromadbimport jsonimport requestsimport osfrom pdfminer.high_level import extract_pagesfro
同时，我们需要使用到开源词向量模型（HuggingFace 链接名为：sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12
什么是 ChatGLM3？ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，较
ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇，专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论，更注重实践应用，通过丰富的案例和场景，引导读者从理论走向实践，真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。
引言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）已成为最具挑战性和活跃的研究领域之一。在这个领域，大型预训练模型已被证明是实现卓越性能的关键。智谱 AI 最近发布的 ChatGLM3，作为其第三代对话大模型，不仅在性能上有了显著提升，还在多个方面展现了其技术优势。推理速度和成本ChatGLM3 的推理框架基于最新的高效动态推理和显存优化技术。在相同的硬件和模型条件下，与目前最佳的开源实现相比
借助ModelArts提供的AI开发能力，实现基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库问答，通过具体案例让开发者更加清晰的了解大模型AI应用开发过程。
ChatGLM最大的优点是开源，并针对中文进行了优化，尤其是可以在自己的机
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2023-04-01 21:16:26
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# 如何实现“python chatglm模块”
## 一、整体流程
首先，让我们看一下实现“python chatglm模块”的整体流程：
```mermaid
erDiagram
技术背景 --> 开发环境: 确定开发环境
开发环境 --> 安装chatglm模块: 安装chatglm模块
安装chatglm模块 --> 导入chatglm模块: 导入chatgl
## Docker部署chatGLM
作为一位经验丰富的开发者，我会向你解释如何使用Docker来部署chatGLM。这个过程可以分为以下几个步骤：
1. 安装Docker：首先，你需要在你的机器上安装Docker。你可以访问[Docker官方网站]( version`命令来验证Docker是否成功安装。
2. 获取chatGLM代码：你需要从源代码库中获取chatGLM的代码。你可以使用G
LoraConfig这个类中可以设置很多参数，但主要的参数没多少，简单讲一讲，感兴趣的同学可以直接看源码。task_type：模型类型：需
在平台中租一个3090等24G显存的显卡机器，如下图所示镜像选择PyTorch–>1.11.0–>–>11.3接下来打开刚刚租用服务器的Jup
